vertex-ai-samples

项目简介

在机器学习和生成式AI的发展中，Google Cloud提供了一个强大的平台——Vertex AI，让用户可以轻松开发、使用和管理AI工作流。vertex-ai-samples项目是一个宝贵的资源库，其中包含了大量的笔记本、代码示例、示例应用程序及其他资料，演示了如何在Google Cloud Vertex AI上开展工作。无论您是刚接触Vertex AI的新手还是有经验的机器学习从业者，都可以在这个项目中找到有用的资源。

探索、学习与贡献

探索与学习

用户可以通过探究这个项目来提升他们在Vertex AI上的机器学习能力。每个笔记本的标题部分都附带有链接，用户可以通过这些链接在各个平台启动并运行笔记本，例如在Colab、Colab Enterprise或Vertex AI Workbench中。用户还可以在GitHub上查看这些笔记本的详细内容。这些实用的资源有助于用户了解如何使用Vertex AI的各项服务，从模型训练到预测、部署和使用。

贡献

项目欢迎社区的共同参与，用户可以通过查看贡献指南来为项目做出贡献，分享他们的知识和经验。

使用指南

要开始使用Vertex AI，用户首先需要拥有一个Google Cloud项目。没有项目的用户可以通过Google Cloud的免费试用计划开始学习和搭建。拥有Google Cloud项目后，用户可以通过相关文档了解如何设置一个项目和开发环境。

项目结构

项目中的资源按照功能和贡献者分为不同的目录：

• notebooks 目录下包括：

  • official：官方提供的笔记本，展示了各种Vertex AI服务的使用。
  • community：由社区贡献的笔记本。

• community-content：社区贡献的示例代码和教程。

示例概览

该项目涵盖的示例涉及多种主题和工具：

• 模型：提供一系列由第一方、开放源码及第三方模型组成的集合，例如Gemini、Gemma等。
• 数据管理：展示如何使用Vertex AI Feature Store进行在线服务管理，以及使用BigQuery和数据标注服务。
• 模型开发：介绍了AutoML模型的训练及预测，如何在Vertex AI上创建、部署和服务自定义模型。
• 部署与使用：讲解如何使用预建容器进行训练和预测，使用Model Registry来创建和注册模型，以及使用Explainable AI来解释模型预测结果。
• 工具：指导如何使用Vertex AI Pipelines和Google Cloud Pipeline Components来构建、调整、部署模型。

了解更多与支持

用户可以通过项目的Issues页面提供反馈或提交Bug报告，以寻求帮助。如果想要更深入地研究，项目中还引用了大量的Vertex AI相关教程和文档供用户查阅。

免责声明

需要注意的是，此项目中的代码仅用于演示目的，并不是Google官方支持的产品。